Анотація до роботи:

Прокопенко К.І. «Розробка методів аналізу, розпізнавання та стиснення нестаціонарних звукових сигналів». - Рукопис. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Національний авіаційний університет, Київ, 2005.

Дисертацію присвячено розробці методів та алгоритмів сегментації, розпізнавання та стиснення нестаціонарних звукових сигналів для забезпечення більш ефективного застосування каналів зв'язку, засобів документування мовних сигналів а також систем моніторингу шумового забруднення навколишнього середовища. Проведено аналіз існуючих методів стиснення нестаціонарних звукових сигналів. Запропоновано модель нестаціонарного звукового сигналу, запропоновані параметричний та непараметричний алгоритми сегментації звукових сигналів, розроблені алгоритми розпізнавання мовних сигналів та стиснення нестаціонарних звукових сигналів. Розроблено програмний комплекс, в основу якого покладено запропоновані в роботі обчислювальні схеми та алгоритмі.

У дисертації теоретично узагальнено і розв’язано наукове завдання, яке має важливе значення для побудови інформаційних систем і полягає у розробці нових ефективних методів обробки сигналів звукового діапазону.

Найбільш істотні наукові і практичні результати дисертаційної роботи:

1. Запропонована математична модель НЗС є адекватною до реальних об’єктів (мовні повідомлення в каналах зв’язку, звукові сигнали в системах охорони та шумового моніторингу, допплерівські метеорадіолокаційні сигнали) і створює аналітичну базу для побудови ефективних методів та синтезу алгоритмів аналізу та обробки НЗС. Експериментальні дослідження розподілів логарифмів спектральних потужностей НЗС на фрагментах локальної стаціонарності підтверджує обґрунтованість їх апроксимації гаусівським розподілом в моделі ЕЗС.

2. Параметричний та непараметричний ранговий методи сегментації, що розроблені в дисертації, є ефективними для вирішення класу задач, пов’язаних з виявленням моментів розладки. Аналітичні вирази для порогу прийняття рішення, що отримані під час дослідження, дозволяють розрахувати імовірність похибок першого роду.

3. Алгоритм розпізнавання звуків мови, що розроблений в дисертації, забезпечує високу імовірність (не меншу за 90%) правильного розпізнавання при коливаннях частоти основного тону в межах 100-200 Гц. Це дозволяє використовувати його для розробки голосового інтерфейсу.

4. Задача розпізнавання окремих команд та інших складних акустичних подій найбільш ефективно вирішується методом аналізу сонограми. Такий результат досягається, в першу чергу, завдяки урахуванню динаміки зміни частотних характеристик із плином часу, а також завдяки механізмам нормалізації та сегментації реалізації звукового повідомлення.

5. Проаналізовано основні підходи, які використовуються при вирішенні задач стиснення НЗС. Розроблено нові методи стиснення звукових сигналів:

- модифікація методу логарифмічної дельта-модуляції дозволяє стиснення цифрової реалізації НЗС із частотою дискретизації 44 кГц розрядністю 16 біт у 5 разів без істотних втрат якості (не більше 15% похибки за критерієм середньоквадратичного відхилення);

- метод стиснення, заснований на бінарному розбитті інтервалів аналізу і представленні мовного сигналу на підінтервалах розбиття за ортогональними базисами дозволяє стиснення цифрової реалізації НЗС із частотою дискретизації 44 кГц розрядністю 16 біт у 12 разів без істотних втрат якості (не більше 15% похибки за критерієм середньоквадратичного відхилення);

- найбільш ефективним за критерієм середньоквадратичного відхилення є метод представлення мовного сигналу в базисі власних функції кореляційного оператора (базис Карунена-Лоева), проте він вимагає значної кількості складних обчислень, що ускладнює процес побудови програмних та апаратних засобів стиснення НЗС.

6. Розроблений апаратно-програмний комплекс SoftModel дозволяє виконувати наступні операції з НЗС:

- експериментальні дослідження сигналів звукового діапазону та їх статистичних характеристик;

- визначення ділянок локальної стаціонарності та моментів розладки;

- ідентифікація ЕЗС на ділянках локальної стаціонарності;

- розпізнавання акустичних подій шляхом аналізу сонограми;

- стиснення звукових сигналів методами, що запропоновані в дисертаційній роботі.

Комплекс може бути використаний для проведення порівняльного аналізу ефективності методів стиснення, дослідження реальних сигналів і методів їх обробки, а також для проведення лабораторних робіт під час навчального процесу.

Публікації автора:

1. Прокопенко И.Г., Яновский Ф.Й., Лигхарт Л.П., Прокопенко К.И. Синтез и анализ эффективности инвариантных алгоритмов обработки сигналов турбулентных зон в метеонавигационных РЛС. //Вісник КМУЦА.-1999.-№2.- С.154-160

2. Прокопенко І.Г., Прокопенко К.І. Представлення мовного сигналу в базисі власних функцій //Матеріали IV Міжнародної наук.-техн. конференції “Авіа-2002”, 23-25 квітня 2002 р.-Т.1-К.:НАУ, 2002. -С. 11.17-11.20

1. Прокопенко І.Г., Прокопенко К.І. Програмний комплекс моделювання та обробки сигналів //Вісник НАУ.-2000. №1-2.-С.121-126

2. Прокопенко І.Г., Прокопенко К.І. Детектор зображень заданої форми //Матеріали VI Міжнародної наук.-техн. конференції “Авіа-2004”, 26-28 квітня 2004 р.-К.:НАУ, 2004. -С. 22.19-22.23

3. Прокопенко К.І. Аналіз єфективності методів стиснення звукових сигналів //Матеріали IV міжнародної науково-технічної конференції АВІА-2002. Т.1-С.11.49-11.52

4. Прокопенко К.І. Запорожець О.І., Прокопенко І.Г., Тугай Л.П. Доробка термінала системи контролю шуму від літаків на базі мікрофонних систем ВСШ-101 та фірми "Брюль і К’єр". Звіт з НДР 448-ГТ93 «Розробити і впровадити в одному з аеропортів України систему контроля шуму від літаків на місцевості» (Заключний). 1998 р.

5. Прокопенко К.І. Яновський Ф.Й. Прокопенко І.Г. Робасні алгоритми радіолокаційного виявлення турбулентних зон в атмосфері //Материалы международной научно-технической конференции “Проблемы развития систем аэронавигационного обслуживания и авионики воздушных судов. Аэронавигация и авионика – 98”: – К.: КМУЦА, 1998.- С.50

6. Прокопенко К.І. Яновський Ф.Й. Прокопенко І.Г. Інваріантні алгоритми радіолокаційного виявлення турбулентних зон в атмосфері //XVIII звітна науково-технічна конференція за 1997 рік: Тези доповідей. –К.: КМУЦА, 1998.- С.42

7. Прокопенко І.Г., Кіриченко Є.П., Прокопенко К.І., Чекулаєв М.В. Моделювання мереж стільникового зв’язку //Матеріали VI міжнародної науково-технічної конференції АВІА-2004, 26-28 квіт. 2004 р.-Т.2.-К.:НАУ, 2004.-С.22.9-22.12

8. Прокопенко І.Г., Прокопенко К.І., Ирейфидж Имад Исса Джамиль. Аппроксимация распределения экспериментальных данных усеченными распределениями //Электроника и свіязь. № 17.-2002. С.105-107.

9. K.I. Prokopenko K.I. Some methods of signals compression and analysis of their effectiveness //-K.-Proceedings of the NAU.-№2. 2003. P.23-27

10. I.G. Prokopenko, K.I. Prokopenko, F.J. Yanovsky, L.P. Lighart. Adaptive Algorithms for Doppler Weather Radar. International conference “Microwave-2005”-Paris. – 2005

11. I.Prokopenko, K.Prokopenko. Nonparametric Algorithm for Radar Detection of Moving Target. International Radar Symposium IRS 2006, 24-26 May 2006, Krakov, Poland. Proceedings, P.125-128